Mysql glidande medelvärde query

Tidigare diskuterade vi hur man skriver rullande medelvärden i Postgres. Efter populär efterfrågan visar vi dig hur du gör detsamma i MySQL och SQL Server. Vi kommer att täcka hur du kommenterar bullriga diagram som denna. Med en 7-dagars föregående genomsnittlig linje så här. The Big Idea. Our första grafen ovan är ganska bullriga och svår att få användbar information från. Vi kan släta ut det genom att planera ett 7-dagars genomsnitt ovanpå den underliggande data. Det kan göras med fönsterfunktioner, självförbindelser eller korrelerade Subqueries - vi kommer att täcka de första två. Vi börjar med ett föregående medel, vilket innebär att medelvärdet på den 7: e månaden är genomsnittet för de första sju dagarna. Det här ändrar faktiskt spikarna i diagrammet till höger, Som en stor spik är medeltal under de följande sju dagarna. Först Skapa ett mellantalstabell. Vi vill beräkna ett medelvärde över de totala registreringarna för varje dag Antag att vi har en typisk användartabell med en rad per ny användare och en tidsstämpel skapad , vi kan skapa vårt aggregat våra s ignsningstabell som så. I Postgres och SQL Server kan du använda detta som en CTE I MySQL kan du spara det som en tillfällig tabell. Postgres Rolling Average. Fortunately har Postgres fönsterfunktioner som är det enklaste sättet att beräkna ett löpande medelvärde. Denna fråga förutsätter att datumen inte har några luckor. Frågan är genomsnittlig under de senaste sju raderna, inte de senaste sju datumen. Om dina data har luckor, fyll i dem med generateseries eller gå med i ett bord med täta datumrader. MySQL Rolling Average. MySQL saknar fönsterfunktioner, men vi kan göra en liknande beräkning med hjälp av självförbindelser För varje rad i vår räknatabell sammanfogar vi varje rad som var inom de senaste sju dagarna och tar medeltalet. Den här frågan hanterar automatiskt datumluckor, eftersom vi tittar på Rader inom ett datumintervall snarare än föregående N rader. SQL Server Rolling Average. SQL Server har fönsterfunktioner, så beräkning av rullande medel kan göras i antingen Postgres-stilen eller MySQL-stilen. För enkelhet använder vi MySQL-versen På med en självförening. Detta är begreppsmässigt detsamma som i MySQL De enda översättningarna är datumaddfunktionen och uttryckligen namngiven grupp av kolumner. Övriga medelvärden. Vi fokuserade på det 7-dagars efterföljande genomsnittet i detta inlägg. Om vi ​​ville titta på 7-dagars ledande medelvärde, det är lika enkelt som att sortera datumen i andra riktningen. Om vi ​​ville titta på ett centrerat medelvärde, använder vi. Postgres rader mellan 3 föregående och 3 följande. MySql mellan - 3 och 3 i MySQL. SQL Server mellan dateadd dag, -3 och dateadd dag, 3.Exponentialt glidande medelvärde i T-SQL. Exponentiala glidande medelvärden liknar vägda glidmedelvärden genom att de tilldelar mindre vikt till förändringar för länge sedan och mer vikt vid senaste förändringar Viktat glidande medelvärden är linjära men exponentiella glidande medelvärden är exponentiella Det vill säga vikten kan uttryckas som en kurva. Det finns ett utmärkt sätt att beräkna exponentiella glidande medelvärden i T-SQL med hjälp av en obodifierad funktion om variabler och löpande totals i SQL Server In denna b loggpost Jag ska visa hur man använder den metoden för att beräkna exponentiell glidande medelvärde i T-SQL, men jag kommer också presentera en metod som använder standardfunktioner i SQL Server. Tyvärr betyder det att använda en loop. I exemplen kommer jag att beräkna en 9 dagar exponentiell glidande medelvärden Exemplen använder databasen TAdb Ett skript för att skapa TAdb kan hittas här. Exponential Moving Average EMA Running Totals Method. Teorin bakom de totala funktionerna i uppdateringar beskrivs i detalj av Jeff Moden i sin artikel. Running Total och Ordinal Rank Problem. Övriga resurser som beskriver hur du använder denna metod för att beräkna EMA är bloggposten Beräkning av rörliga medelvärden med T-SQL av Gabriel Priester och forumet Post Exponential Moving Average Challenge både på SQL Server Central. Baserat på T - SQL kan du uppdatera variabler såväl som kolumner i en uppdateringsuppsättning Uppdateringarna görs rad för rad internt av SQL Server Denna rad efter rad beteende är det som gör att man räknar en körning totalt möjligt. Detta exempel visar hur det fungerar. Notera att ColumnRunningTotal är en löpande summa av ColumnToSum. Med denna metod kan vi beräkna EMA9 med denna T-SQL. Beräkningen av EMA är ganska enkel. Vi använder nuvarande rad och föregående men med mer vikt till den nuvarande raden. Vikten beräknas med formeln 2 1 9, där 9 är parametern för EMAs längd. För att beräkna EMA9 för rad 10 ovan är beräkningen. I det här fallet får den nuvarande raden 20 av vikten 2 1 9 0 2 och den föregående raden får 80 av vikten 1-2 1 9 0 8.Du hittar denna beräkning i uttalandet ovan i CASE-satsen. Exponential Moving Average EMA Looping Method. As långt som jag vet, Med undantag för den löpande totals-metoden som skisseras ovan, finns det inget sätt att beräkna EMA med hjälp av ett uppsättning baserat SQL-formulär. Därför använder T-SQL nedan en stundslinga för att beräkna EMA9. Resultaten är desamma som i löpande totalvärden exemplet ovan . Som förväntat är den uppsättning baserade löpande totalversionen sätt f aster än loop-versionen På min maskin var den uppsättning baserade lösningen ungefär 300 ms jämfört med cirka 1200 med loopversionen. Slingversionen överensstämmer mer med SQL-standarder. Så valet mellan metoderna beror på vad som är viktigast för dig, Prestanda eller standards. Det exponentiella glidande medlet kan användas i trendanalys, som med andra typer av glidande medelvärden, Simple Moving Average SMA och Weighted moving average WMA. Det finns också andra beräkningar i teknisk analys som använder EMA, MACD till exempel. Detta blogginlägg är en del av en serie om teknisk analys, TA, i SQL Server. Se de andra inläggen här. Upplagt av Tomas Lind. Tomas Lind - Konsulttjänster som SQL Server DBA och Database Developer på High Coast Database Solutions AB. Jag är Med hjälp av följande kod för att beräkna 9-dagars moving-genomsnittet. Men det fungerar inte eftersom det först beräknar alla de återvände fälten innan gränsen heter. Med andra ord kommer det att beräkna alla stängningar Före eller lika med det datumet och inte bara den sista 9. Så jag behöver beräkna SUM från den valda väljaren, istället för att beräkna den rakt. IE Välj SUM från SELECT. Now hur skulle jag gå om att göra detta och är det är mycket dyrt eller är det ett bättre sätt. skriven den 20 april kl 13 13.